基于MODIS数据的河北省小麦产量遥感估算研究开题报告
2021-03-15 22:32:43
1. 研究目的与意义(文献综述)
1.1 目的及意义
小麦是世界上最重要的粮食作物之一,世界小麦播种面积和总产量超过水稻而雄居第一位,和水稻、玉米、薯类一起并称为世界4大粮食作物。小麦生产在我国的国民经济中有重要的意义,在粮食作物生产中占有举足轻重的地位,对大范围小麦产量进行检测预报对于农业经济发展和粮食政策的制定有着重要的民生意义,并且需要及时准确的信息[1]。
遥感技术的发展对粮食估产起到了重要作用,对作物产量进行遥感监测的原理是建立在其遥感特征基础之上的,通过建立作物长势指标和遥感信息的定量关系,可实现对作物产量的监测预报。以遥感为主的3s高新技术具有全覆盖、及时、客观等特点。利用搭载在各种例如卫星和飞机遥感平台上的传感器接受电磁波,根据地面上物体的波谱反射和辐射特性,识别作物的类型和状态。农作物估产根据生物学的原理,不同农作物不同的生育期有不同的光谱特性,通过传感器记录的地表信息,辨别作物类型,监测作物长势。在作物收货之前对其预测产量,包括作物识别和播种面积提取、长势监测和产量预报两项重要内容[2]。
2. 研究的基本内容与方案
2.1 研究内容本文将以河北省为研究对象,选择小麦纯象元以县区为单位得到各遥感参数值和各县的小麦产量,然后利用数学软件进行回归分析,建立模型,进行小麦的估产[11]。并利用F检验验证回归方程显著性,利用拟合优度(R2)检验回归方程对样本观测值的拟合程度。常用的研究数据有MODIS,NOAA/AVHRR等数据,数据特性如下表[12]:
分辨率
传感器 |
空间分辨率
|
辐射分辨率 |
波段分辨率 |
NOAA/AVHRR | 地面分辨率为1.1km,每个波段有6个探测器记录,对应地面6*79=474m
|
6bit | 5个波段(0.55微米 ~ 12.5微米) |
TM | 地面分辨率为30m。Tm6为热红外波段,地面分辨率为120m
|
8bit | 7个波段(0.45 微米~2.35微米) |
MODIS | 250m、500m和1000m,扫描宽度为2330km。490个探测器 |
11bit | 36个波段(0.4微米~14.4微米) |
MODIS数据与TM、NOAA/AVHRR相比来说有着明显的优势,有着比较高的时间分辨率,遥感范围较广以及适中的空间分辨率等特点。选取国家气象卫星中心提供的MODIS产品,利用其中NPP和NDVI数据为8d合成的MODIS数据,选取一定年份并又代表价值的数据然后进行小麦纯象元的提取[13][14]。
2.2技术流程[15]:
3. 研究计划与安排
2017.03.21——2017.04.10 数据收集及处理2017.04.11——2017.04.30 数据分析及模型构建
2017.05.01——2017.05.25 论文书写
2017.05.21——2017.06.01 结题
4. 参考文献(12篇以上)
[1]. 徐凡. 华北地区冬小麦旱灾灾损评估研究[d]. 中国农业科学院 2009
[2]. 吴尚蓉. 基于光谱和图像的倒伏冬小麦产量评估方法[d]. 中北大学 2013
[3] 李晴. 河北省冬小麦气象干旱和越冬冻害风险及其农艺减灾技术分析[d]. 河北农业大学 2009